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Neues Softwaremodul soll EPD-Erstellung effizienter machen

KEDRA entwickelt ein KI-basiertes Softwaremodul, das fehlende Daten für Environmental Product Declarations erkennt, ergänzt und validiert.

Bild_Hamburg, 27.05.2026 – _Ziel des Innovationsprojekts „KEDRA“ ist die Entwicklung eines KI-basierten, plattformübergreifenden Softwaremoduls zur Datenerfassung und Datenvervollständigung im Rahmen der automatisierten Erstellung von Environmental Product Declarations, kurz EPDs.

Im Mittelpunkt steht eine digitale Lösung, die fehlende oder unvollständige Daten für Nachhaltigkeitsbewertungen systematisch erkennt, ergänzt und validiert. Die Entwicklung erfolgt im Rahmen eines ZIM-Kooperationsprojekts durch die Partner brands & values GmbH und OFFIS e.V..

Die Förderung erfolgt in einer Höhe von rund 590.000 Euro durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des BMWE.

Datenverfügbarkeit als Engpass in der EPD-Praxis

Die Nachfrage nach transparenten und belastbaren Umweltinformationen nimmt in vielen Branchen zu. EPDs gewinnen dabei als standardisierte Grundlage für Nachhaltigkeitsbewertungen, Produktvergleiche und regulatorische Nachweise an Bedeutung. Gleichzeitig stellt die Verfügbarkeit konsistenter Herstellerdaten weiterhin einen zentralen Engpass bei der EPD-Erstellung dar. Zwar ermöglichen moderne EPD-Tools inzwischen eine effizientere digitale Durchführung von Ökobilanzierung, Verifizierung und Dokumentenerstellung, die benötigten Informationen liegen in Unternehmen jedoch häufig verteilt über unterschiedliche IT-Systeme hinweg vor und gehören teilweise nicht zu den standardmäßig gepflegten Stammdaten. Dadurch entstehen fragmentierte Datenbestände mit unterschiedlichen Strukturen und Informationsgehalten, was die Zusammenführung und Nutzung der Daten erschwert. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen stellen unvollständige Primärdatenbestände eine erhebliche Hürde dar.

Das geplante Softwaremodul soll diesen Prozess deutlich vereinfachen. Es identifiziert fehlende Angaben ebenso wie widersprüchliche oder voneinander abweichende Informationen in bestehenden Datensätzen und ergänzt fehlende Werte nachvollziehbar mithilfe KI-gestützter Verfahren. Dadurch sollen Datenqualität, Transparenz und Effizienz in der EPD-Erstellung verbessert werden.

Methodischer Ansatz: Kombination aus Matrix Completion und Machine Learning

Das Projekt verbindet Verfahren der Datenimputation mit Methoden des maschinellen Lernens. Ziel ist es, vorhandene Datenzusammenhänge für die Ergänzung fehlender Werte nutzbar zu machen und die Ergebnisse anschließend plausibel und nachvollziehbar zu validieren. Dabei steht nicht nur die Automatisierung im Vordergrund, sondern auch die Transparenz der zugrunde liegenden Datenverarbeitung.

Ergänzend wird eine dialogbasierte Benutzeroberfläche geschaffen, die Anwenderinnen und Anwender bei Dateneingabe, Plausibilisierung und Dokumentation unterstützt. So soll eine nutzerfreundliche Lösung entstehen, die die Anforderungen moderner EPD- und LCA-Prozesse berücksichtigt.

Integration in bestehende Systemlandschaften

Das Modul wird als interoperabler Softwarebaustein konzipiert und soll perspektivisch an bestehende Unternehmenssysteme sowie EPD-Tool-Lösungen angebunden werden können. Damit soll eine effiziente Einbindung in vorhandene Daten- und Arbeitsprozesse ermöglicht werden, ohne zusätzliche Insellösungen zu schaffen. Der entwickelte Ansatz ist zudem grundsätzlich auch für weitere Anwendungen im Bereich Ökobilanzierung und Product Carbon Footprint (PCF) übertragbar.

Gebündelte Expertise für KI-gestützte Nachhaltigkeitsbewertungen

Im Projekt KEDRA bündeln die Partner brands & values GmbH und OFFIS e.V. ihre komplementären Kompetenzen in EPD-Software, Nachhaltigkeitsbewertung und KI-gestützter Datenverarbeitung. Während brands & values die Anforderungen aus der praktischen EPD-Erstellung und die Integration in bestehende Softwareumgebungen einbringt, verantwortet OFFIS die Entwicklung und Validierung KI-basierter Methoden.

Damit entsteht eine Lösung, die technologische Forschung und praktische Anwendbarkeit eng verbindet. KEDRA legt die Grundlage für eine teilautomatisierte, transparente und skalierbare EPD-Erstellung und bietet darüber hinaus Potenzial für datenbasierte Nachhaltigkeitsbewertungen in unterschiedlichen industriellen Anwendungsfeldern.

Die Idee zum Projekt „KEDRA“ ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks „RE-FIBER – Kreislauffähige Faserverbundlösungen für nachhaltige Industrieanwendungen“ entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Im Zuge der Mitgliedschaft werden die Partner aktiv bei der Realisierung von F&E-Projekten sowie der Sicherstellung der Finanzierung unterstützt. Betreut wird KEDRA von der IWS GmbH, die auch das Antragsmanagement der Kooperationsprojekte übernimmt und die Mitglieder intensiv bei der Entwicklung neuer Technologien begleitet.

Projektpartner KEDRA:

Brands & values GmbH | Bremen | www.brandsandvalues.com

OFFIS e.V. | Oldenburg | www.offis.de

_Weitere Informationen finden Sie unter __www.re-fiber.net_

Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:

IWS Innovations- und Wissensstrategien GmbH
Frau Lisanne Pfeiffer
Deichstraße 29
20459 Hamburg
Deutschland

fon ..: 04036006630
web ..: https://www.iws-nord.de/
email : mail@iws-nord.de

IWS steht für den Technologie- und Wissenstransfer zwischen Industrie und Spitzenforschung und agiert branchenübergreifend dort, wo Innovationen entstehen. Wir arbeiten in mehreren Innovationsnetzwerken mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen zusammen, die den Nukleus für die gemeinschaftliche Entwicklung hochinnovativer Produkte, Verfahren oder technischer Dienstleistungen darstellen.

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KI gegen störende Reflexionen in Videodaten

ReflectionAI entwickelt eine KI-Lösung, die störende Reflexionen in Videodaten automatisch erkennt und entfernt. Das ZIM-Projekt soll die Postproduktion in Film, Werbung und VFX entlasten.

BildHamburg, 12.05.2026 In der Film-, Werbe- und VFX-Produktion entstehen z.B. auf lackierten Fahrzeugoberflächen, Glasfassaden oder glänzenden Baustoffen, Reflexionen, die einen hohen manuellen Nachbearbeitungsaufwand verursachen.

Ziel des Innovationsprojekts „ReflectionAI“ ist die Entwicklung eines KI-gestützten Softwaresystems zur automatisierten Entfernung störender Objektreflexionen in Videodaten. Das Projekt wird von der LAVAlabs Moving Images GmbH & Co. KG und der RnDeep GmbH umgesetzt. Die Förderung für das Projekt erfolgt in einer Höhe von 480.000 EUR durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie.

Die LAVAlabs Moving Images GmbH & Co. KG ist ein Studio für VFX, 3D-Animation und Motion Graphics mit Sitz in Düsseldorf. Das Unternehmen bringt seine Erfahrung aus internationalen Film-, Werbe- und Postproduktionsprojekten in die Entwicklung ein. Die RnDeep GmbH mit Sitz in Stuttgart ist auf Softwareentwicklung, Pipeline-Automatisierung und KI-gestützte Lösungen für die Medienproduktion spezialisiert.

Automatisierte Reflexionsentfernung für die Postproduktion

Crewmitglieder oder Umgebungsobjekte konnten bislang häufig nur manuell maskiert und retuschiert werden. Bestehende Softwarelösungen konzentrieren sich meist auf Einzelbilder, einfache Reflexionstypen oder halbautomatische Workflows. Für bewegte Kameraszenen mit dynamischen Lichtverhältnissen und gekrümmten Oberflächen existieren bislang keine zufriedenstellenden KI-Verfahren für die automatisierte Postproduktion.

ReflectionAI soll diese Lücke schließen. Entwickelt wird eine Lösung, die Reflexionen in Videosequenzen erkennt und über mehrere Frames hinweg konsistent entfernt. Dadurch sollen sichtbares Flackern, instabile Bildbereiche und Artefakte vermieden werden. Die Technologie richtet sich insbesondere an VFX-Studios, Postproduktionsfirmen, Werbefilmproduktionen, Content-Creator-Plattformen und Anbieter mobiler Videobearbeitung.

Synthetische Trainingsdaten als technologische Grundlage

Ein zentraler Bestandteil des Projekts ist die Erzeugung geeigneter Trainingsdaten. Dafür entwickelt LAVAlabs eine engineübergreifende Simulationsumgebung. So können realistische Videosequenzen mit und ohne Reflexionen erzeugt werden. Diese Datensätze dienen als Grundlage für das KI-Training.

RnDeep entwickelt darauf aufbauend eine temporalkonsistente KI-Architektur. Sie kombiniert bildbasierte Erkennungsmodule, videobasierte Konsistenzverfahren, Bewegungsanalyse und Verfahren zur Anpassung an reale Aufnahmen. Ziel ist ein Demonstrator, der die technische Machbarkeit einer automatisierten Reflexionsentfernung in praxisnahen Videodaten nachweist.

Die geplante Lösung soll perspektivisch als Plug-in für bestehende Editing-Umgebungen sowie als Cloud-API nutzbar sein. Damit kann ReflectionAI sowohl in professionelle Postproduktionspipelines als auch in Anwendungen für Content Creation und mobile Videobearbeitung integriert werden.

Die Idee für das Projekt ReflectionAI ist im Rahmen des ZIM-Innovationsnetzwerks AIMECA entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Betreut wird das Netzwerk von der IWS GmbH, die Partner:innen bei der Entwicklung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie bei der Sicherstellung der Förderung unterstützt.

Projektpartner:innen ReflectionAI

LAVAlabs Moving Images GmbH & Co. KG | Düsseldorf | www.lavalabs.de

RnDeep GmbH | Stuttgart | www.rndeep.com

_Weitere Informationen finden Sie unter __www._aimeca.net

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Intelligent, sicher, alltagstauglich: Adaptives Anhängersystem für die urbane Mikromobilität

SMARTrailer entwickelt einen elektrisch unterstützten Fahrradanhänger mit adaptiver Regelung, Sensorik und Schnellkupplung für sichere urbane Transporte.

BildHamburg, 30.04.2026 – In deutschen Städten wächst die Zahl autofreier Haushalte. Damit einhergehend, steigt die Herausforderung, schwere und sperrige Güter aus Baumärkten, Möbelhäusern und Quartieren im Alltag zu bewegen. Die NÜWIEL GmbH hat im Rahmen des Innovationsprojekts „SMARTrailer“ einen schwerlastfähigen, elektrisch unterstützten Fahrradanhänger entwickelt und im Logistik- und B2B-Bereich technisch wie betrieblich erprobt.

Ziel von SMARTrailer ist die Sicherheit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit von Fahrradanhängersystemen im urbanen Einsatz deutlich zu steigern. Im Fokus stehen neue Schlüsseltechnologien für eine adaptive Regelung, einfache Handhabung und erhöhte Fahrstabilität. Das Projekt wird im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) mit 310.500 Euro gefördert und läuft vom 01.12.2025 bis zum 31.07.2027.

Erweiterte Mikromobilität durch intelligente Assistenzsysteme

Elektrisch unterstützte Fahrradanhänger gewinnen im urbanen Raum zunehmend an Bedeutung. Gleichzeitig bestehen technische Herausforderungen in den Bereichen Sicherheit, Bedienbarkeit und Fahrdynamik, insbesondere bei wechselnden Lasten und unterschiedlichen Einsatzbedingungen.

SMARTrailer setzt genau hier an und entwickelt ein neuartiges Anhängersystem, das sich dynamisch an Nutzungssituationen anpasst und gleichzeitig eine einfache Handhabung ermöglicht. Ziel ist es, bestehende technologische Lücken zu schließen und den Einsatz von eTrailern im Alltag deutlich zu erleichtern.

Technologischer Kern: Adaptive Regelung und integrierte Sensorik

Im Zentrum des Projekts steht die Entwicklung mehrerer miteinander vernetzter Schlüsseltechnologien. Dazu gehört eine werkzeuglose und universelle Schnellkupplung, die ein sicheres An- und Abkoppeln ohne Fachkenntnisse ermöglicht. Ergänzt wird diese durch eine hochauflösende kontaktlose Induktivsensorik zur präzisen Erfassung von Zuständen während der Nutzung.

Eine adaptive Fuzzy-Logic-Regelung passt Fahrverhalten und Antriebsleistung in Echtzeit an unterschiedliche Bedingungen an. Zusätzlich wird eine sensorlose Gewichtsmessung entwickelt, die Überlasten erkennt und zur Stabilisierung des Fahrverhaltens beiträgt.

Alle Komponenten werden in einer zentralen Steuerungsplattform zusammengeführt, die die Systeme in Echtzeit vernetzt und sicherheitsrelevante Prozesse überwacht.

Neue Ansätze für sichere und effiziente eTrailer

SMARTrailer adressiert zentrale Anforderungen der urbanen Mikromobilität und schafft technologische Voraussetzungen für einen breiteren Einsatz von eTrailern im Alltag.

Die Idee zum Projekt „SMARTrailer“ ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks SEEDS entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Betreut wird das Netzwerk von der IWS GmbH, die Partner:innen bei der Entwicklung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie bei der Sicherstellung der Förderung unterstützt.

Projektpartner SMARTrailer:

NÜWIEL GmbH | Hamburg | www.nuwiel.com

Weitere Informationen finden Sie unter:

www.seeds-zim.de

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Intelligent, vernetzt, adaptiv: Echtzeitsteuerung für Klinikprozesse der nächsten Generation

Das ZIM-Projekt ORCHESTRA entwickelt eine KI-gestützte Echtzeitlösung zur Steuerung von Klinikprozessen und verknüpft Sprache, Bewegung und Ort für effizientere Abläufe im Krankenhaus.

Bild_Hamburg, 24.03.2026 – _Ziel des Innovationsprojekts „ORCHESTRA“ ist die Entwicklung einer orchestrierten, kontextbasierten Echtzeitlösung zur Ablauf- und Ressourcensteuerung im Krankenhaus. Anders als klassische IT-Systeme, die auf rein administrative oder dokumentarische Funktionen begrenzt sind, verfolgt ORCHESTRA einen neuartigen, integrativen Steuerungsansatz. Das System erkennt klinische Ereignisse über Sprache, Bewegung und Ort, analysiert sie semantisch und generiert daraus adaptive Planungsentscheidungen – automatisiert und in Echtzeit. Die Entwicklung erfolgt im Rahmen eines ZIM-Verbundprojekts durch die Partner Health365 AC GmbH, cibX GmbH, Hochschule Niederrhein (Competence Center eHealth und Institut für Modellbildung & Hochleistungsrechnen). Die Förderung erfolgt in einer Höhe von rund 1.1 Mio. Euro durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des BMWE.

Klinikprozesse neu denken – durch Sprache, Tracking und semantische KI

Klinische Arbeitsabläufe sind heute durch Medienbrüche, hohe Dokumentationslast und mangelnde Echtzeitreaktionsfähigkeit gekennzeichnet. Systeme zur Sprachdokumentation und zur Lokalisierung existieren zwar, arbeiten aber bislang isoliert. ORCHESTRA schafft erstmals eine integrierte Lösung, die kontextuelle Spracheingaben – erkannt über ein tragbares Gerät mittels Ambient Listening – mit Bewegung und Raumdaten verknüpft. So wird etwa eine Aussage wie „Patient übergeben“ automatisch mit Ort, Zeit und Rolle kombiniert, als Ereignis interpretiert und an ein Planungssystem übergeben, das die nächsten Schritte initiiert.

Technologischer Kern: Adaptive Ablauf- und Ressourcenplanung

Kern der Innovation ist ein intelligenter Orchestrator, der klinische Prozesse wie Diagnostik, Pflege oder Verlegung vorausschauend steuert. Sprach- und Bewegungssignale werden dabei semantisch analysiert und in Planungsentscheidungen überführt – etwa zur Allokation von Personal, Geräten oder Behandlungsräumen. Das System reagiert dynamisch auf Kontextänderungen, erkennt Notfälle oder Verzögerungen und passt die Planung in Echtzeit an – ohne medizinische Entscheidungen zu treffen. Die Interoperabilität mit bestehenden Kliniksystemen (z. B. KIS, HL7/FHIR) ist dabei zentraler Bestandteil der Architektur.

Vier Partner – eine Vision: Intelligente Assistenz für die Klinik von morgen

Im Projekt ORCHESTRA bündeln vier Partner aus Industrie und Forschung ihre komplementären Stärken zu einem leistungsfähigen Konsortium:

Die Health365 AC GmbH entwickelt ein tragbares Spracheingabegerät, das mittels Edge-Computing klinisch relevante Spracheingaben lokal verarbeitet – datenschutzkonform, latenzarm und robust gegenüber Störgeräuschen. Damit entsteht die Basis für eine intuitive, sprachgestützte Interaktion im Klinikalltag. Die cibX GmbH realisiert ein BLE-basiertes Echtzeit-Trackingmodul, das Bewegungs- und Positionsdaten medizinischer Akteure erfasst. So werden Aufenthaltsorte, Interaktionen und Prozesskontexte zuverlässig erkannt und digital nutzbar gemacht. Die Hochschule Niederrhein bringt ihre wissenschaftliche Expertise in zwei Schlüsselbereichen ein: Am Institut für Modellbildung & Hochleistungsrechnen entsteht ein KI-gestütztes Sprachmodul zur semantischen Analyse natürlicher Sprache. Parallel entwickelt das Competence Center eHealth einen adaptiven Orchestrator zur intelligenten Ablauf- und Ressourcenplanung. Durch das enge Zusammenspiel der Partner entsteht ein innovatives Gesamtsystem, das Sprache, Ort und Zeit erstmals systematisch verknüpft – für eine vorausschauende, kontextbasierte Steuerung klinischer Prozesse.

ORCHESTRA legt damit die technologische Basis für ein klinisches Assistenzsystem, das Prozesse nicht nur dokumentiert, sondern aktiv mitgestaltet. Das Potenzial reicht von der Notaufnahme über die stationäre Versorgung bis hin zur Entlasskoordination – mit dem Ziel, Ressourcen effizienter zu nutzen, Personal zu entlasten und die Versorgungsqualität zu verbessern.

Die Idee zum Projekt „ORCHESTRA“ ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks „MEREPA – Das Metaverse als remotes Patientenversorgungssystem“ entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Im Zuge der Mitgliedschaft werden die Partner aktiv bei der Realisierung von F&E-Projekten sowie der Sicherstellung der Finanzierung unterstützt. Betreut wird ORCHESTRA von der IWS GmbH, die auch das Antragsmanagement der Kooperationsprojekte übernimmt und die Mitglieder intensiv bei der Entwicklung neuer Technologien begleitet.

Projektpartner:innen „ORCHESTRA“:

Health 365 AC GmbH | Berlin

cibX GmbH | Münster

Hochschule Niederrhein – Competence Center eHealth | Krefeld

Hochschule Niederrhein – Institut für Modellbildung und Hochleistungsrechnen | Krefeld

_Weitere Informationen finden Sie unter _https://www.merepa.net/

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Daten verstehen, Prozesse optimieren: KI-gestützte IoT-Mining-Plattform für transparente Produktionsabläufe

Das ZIM-Projekt IoT-Mining entwickelt eine KI-Plattform zur Analyse von Produktionsdaten. Unternehmen können Prozesse transparent nachvollziehen, Abweichungen erkennen und Abläufe gezielt optimieren.

BildHamburg, 18.03.2026 – Ziel des Innovationsprojekts „IoT-Mining“ ist die Entwicklung einer KI-gestützten Plattform, die Sensordaten aus der Produktion automatisch auswertet und daraus ein fortlaufend aktualisiertes Bild realer Produktionsprozesse erstellt. Anders als klassische Monitoring-Systeme beschränkt sich die Plattform nicht auf die Überwachung einzelner Maschinen, sondern rekonstruiert komplette End-to-End-Prozesse entlang der Produktionskette. Dadurch werden Abläufe vom Start bis zum Ende nachvollziehbar, Abweichungen frühzeitig erkannt und datenbasierte Optimierungspotenziale sichtbar. Das Projekt wird durch die Process.Science GmbH & Co. KG mit einer Förderung aus dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) in Höhe von 310.500 Euro umgesetzt.

Produktionsprozesse datenbasiert verstehen

In vielen Industrieunternehmen entstehen große Mengen an Maschinendaten, die jedoch oft isoliert betrachtet werden. Dadurch bleibt unklar, wie sich einzelne Ereignisse auf den gesamten Produktionsprozess auswirken. IoT-Mining setzt genau an dieser Stelle an: Die Plattform verknüpft unstrukturierte Sensordaten aus der Produktion mit strukturierten Prozessmodellen und erzeugt daraus ein kontinuierlich aktualisiertes Ereignisprotokoll. So wird sichtbar, wie Produktionsprozesse tatsächlich ablaufen, wo Verzögerungen entstehen und welche Abläufe optimiert werden können. Unternehmen erhalten damit eine fundierte Grundlage, um Prozesse effizienter zu gestalten und frühzeitig auf Abweichungen zu reagieren.

Technologischer Kern: KI-gestützte Prozessanalyse

Im Zentrum der Entwicklung steht eine intelligente Plattform, die Sensordaten automatisch erfasst, analysiert und in verständliche Prozessinformationen übersetzt. Mithilfe von künstlicher Intelligenz werden ungewöhnliche Muster oder Prozessabweichungen erkannt und in einem Eventlog dokumentiert, das für Process-Mining-Analysen genutzt werden kann. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Transparenz der Analyseergebnisse: Durch Explainable-AI-Methoden werden erkannte Auffälligkeiten nachvollziehbar erklärt und verständlich aufbereitet. So können Anwender:innen erkennen, warum bestimmte Ereignisse als kritisch bewertet werden und welche Optimierungsmöglichkeiten sich daraus ergeben.

Zum Projekt gehören unter anderem die Integration von Sensordaten aus der Produktion, das Training der KI-Modelle, die automatische Generierung von Prozessereignissen sowie umfangreiche Tests und Validierungen im realen Betrieb. Ziel ist eine praxistaugliche Lösung, die Produktionsprozesse kontinuierlich analysiert und datenbasierte Verbesserungen ermöglicht.

Digitale Prozessanalyse für die Produktion der Zukunft

Mit IoT-Mining entsteht eine Plattform, die industrielle Produktionsdaten nicht nur sammelt, sondern in konkrete Prozessinformationen übersetzt. Unternehmen erhalten damit ein Werkzeug, um Abläufe besser zu verstehen, Engpässe frühzeitig zu erkennen und ihre Produktionsprozesse nachhaltig zu optimieren. Die Idee zum Projekt „IoT-Mining“ ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks SAFIR entstanden, das über das Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Betreut wird das Netzwerk von der IWS GmbH, die Partner:innen aktiv bei der Realisierung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie bei der Sicherstellung der Projektförderung unterstützt.

Projektpartner:innen IoT-Mining:

Process.science GmbH & Co. KG | Hamburg | www.process-science.com

Weitere Informationen finden Sie unter www.safir-zim.de

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IWS steht für den Technologie- und Wissenstransfer zwischen Industrie und Spitzenforschung und agiert branchenübergreifend dort, wo Innovationen entstehen. Wir arbeiten in mehreren Innovationsnetzwerken mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen zusammen, die den Nukleus für die gemeinschaftliche Entwicklung hochinnovativer Produkte, Verfahren oder technischer Dienstleistungen darstellen.

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